什么是对话式人工智能及它如何工作和使用案例
对话式人工智能市场预计到2025年将达到13亿美元，年复合增长率为24%。然而，在2010年代末，第一代聊天机器人也有许多失败的案例。因此，许多企业减少了他们的对话式人工智能投资。在2020年代，对话式人工智能能力有了很大的提高。与第一代对话技术相比，新一代的聊天机器人更加成功。因此，它们可以有效改善内部员工和外部客户的体验。
因此，本文的主要目的是为首席执行官和高管提供最新的对话式人工智能技术的深入研究，以便他们能够做出明智的投资决策。
什么是对话式人工智能？
对话式人工智能是实现计算机和人类之间的自动信息传递和对话的技术。它使公司能够推出聊天机器人和虚拟助手。
对话式人工智能程序可以通过识别用户意图和理解语音或文本中的目的，并模仿人类的语音，像人类一样进行交流（见图1）。
对话式人工智能的最终目标是变得无法区分是计算机还是人。设计听起来很自然的流程是对话式人工智能的一个重要制约因素。
图1：对话式人工智能如何交流（Source: Kore.ai）
对话式人工智能的优势是什么？
- 它为客户提供了一条直接的沟通渠道，通过它可以自然地交流。客户可以使用文本或语音来提出问题，并获得24/7的答案。
- 对话式人工智能允许数字工作者通过自然语言与员工互动。员工使用文本或语音向这些数字工作者请求任务。数字工人依靠RPA和AI模型等技术来承担这些任务。因此，数字工人释放了员工的时间，让他们专注于创造性的任务，如确定企业战略，开发新产品，或销售。
为什么对话式人工智能很重要？
聊天机器人提供了一个更快的、24/7的客户和员工体验。随着竞争的加剧和客户要求的提高，企业需要依靠对话式人工智能来保持客户的高满意度，同时保持低支持成本。欢迎在聊天机器人一文中阅读更多内容。
对话式人工智能是聊天机器人背后的智能，对话式人工智能的改进将使机器人能够解决更复杂的客户或员工问题。
对话式人工智能平台是如何工作的？
最简单的对话平台的例子是向特定的输入发送某些输出的结构。然而，由于机器学习，对话平台可以处理更广泛的查询。此外，对话式人工智能系统在确定用户的意图和回应时，可以考虑到上下文（即对话的其余部分）。
自然语言处理： NLP是人工智能的一个分支，允许你分解、理解、处理和确定所需的行动。NLP是执行对话控制和任务预测等任务的引擎。
- 对话控制： 根据语音的一般流程，对话人工智能的感知被塑造出来，对话控制模块被用来控制务实的适应性，以使对话自然。
- 任务预测： 语音流对用户的意图（购买东西）进行估计，并记录他/她的行动。
自然语言理解（NLU）： NLU是NLP的一个子类别，分析文本和语音格式的句子结构。NLU使计算机能够用人类常见的错误，如发音错误或换位的字母来解释意图中的含义。NLU引擎被输入大数据，它们需要验证。像谷歌这样的技术巨头通过使用他们的数据来改进这些引擎。
自然语言生成（NLG）： NLP的另一个子类别，这项技术能够生成对用户的回应。为了使语音具有说服力和流畅性，必须向用户产生自然的答案。
查看不同的自然语言平台供应商比较文章，进一步深入了解。
对话式人工智能的用例和应用有哪些？
最常见的用例包括：
- 客户服务
- IT服务台
- 销售支持
- 市场营销
- 电子商务
- 数字工作者
欲了解更多信息，请随时阅读关于对话式人工智能/聊天机器人在商业中的使用案例的研究：
什么是对话式人工智能的替代品？
使用FAQ聊天机器人和在网页上以文本行的形式提供FAQ并没有太大的区别。当涉及到提供有限的信息时，不需要对话式人工智能。以文本形式浏览常见问题可能更容易。
会话式人工智能和聊天机器人之间的区别是什么？
虽然对话式人工智能和聊天机器人可以互换使用，但认识到两者的区别是很重要的。
对话式人工智能是实现聊天机器人和虚拟助理的核心技术。它利用人工智能和机器学习算法，使其工具能够理解人类的语音并产生有意义的反应。
另一方面，聊天机器人是可以理解用户的询问并产生回应的工具，但并不总是通过对话式人工智能。许多聊天机器人是基于规则的，在决定下一步提供哪个答案时并不利用人工智能。
了解更多关于聊天机器人和对话式人工智能之间的差异。
在选择对话式人工智能解决方案时，有哪些需要注意的地方？
对话式人工智能必须考虑到许多因素，以便让人理解他们想要讲述的内容。在这一点上，人工智能应该走得更远一点，表现得更直观。此外，该平台必须是安全的，以保护个人数据。
1. 性能
用户的意图必须被理解，无论这句话有多复杂。此外，他的语言支持必须有一个广泛的范围。一家跨国公司将以多种语言开展业务，因此它希望其对话式人工智能软件也能做到这一点。但在这个具体的例子中，理解东南亚的口语是一个挑战，因为
- 东南亚有超过1000种口头语言
- 在中国，有超过20种方言
2. 安全和隐私
平台必须提供客户个人信息的安全和个人数据的安全。
让我们假设一家银行有一个对话式ai平台。数据泄露将暴露客户的信息，这些信息已被转发到对话式人工智能解决方案上，可能会造成不可逆转的财务损失、诉讼，并在这个过程中损害银行的声誉。
3. 整合
对话式人工智能平台必须很好地集成到现有的应用程序或系统中，以便快速解决问题。这扩大了解决方案能够开展的活动范围。例如，特斯拉汽车让司机通过语音命令打开手套箱（并使用汽车的许多其他功能），这得益于其对话式人工智能的整合。
值得注意的是，企业应该测试所用的框架和技术，以确保一切顺利。
4. 用户界面
为用户提供一个无缝的平台，将使他们能够更频繁地与对话平台交流。
对话式人工智能公司有哪些？
对话式人工智能行业在2021年超过了60亿美元，据估计，在接下来的几年里，它将以每年约25%的速度扩张。因此，这个行业的新企业正在出现。但这里有一些最好的对话式人工智能供应商：
- Haptik
- Amazon Lex
- Chatfuel
- Dialogflow
- IBM Watson Assistant
- Interactions
- Kore.ai
- Oracle Digital Assistant
- SAP Conversational AI
- SentiOne
- TARS
- Verloop
欢迎查看另一篇数据驱动的文章，了解更多的聊天机器人公司。
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